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Schulungsübersicht
Einführung
- Die Philosophie und Prinzipien von dbt / Was ist dbt?/li>
- dbt im Vergleich zu traditionellem ETL
- Übersicht über die Funktionen und Architektur von dbt
- Weiterführend: Was ist dbt Cloud?
Verständnis von dbt Cloud
- Der Lebenszyklus eines dbt-Projekts in dbt Cloud
- Wie sich dbt Cloud in die Workflows für Data Warehousing und Transformation einfügt
Erste Schritte mit dbt Cloud
- Einrichtung der Entwicklungsumgebung auf dbt Cloud
- Anbindung von dbt Cloud an Ihr Data Warehouse
- Erstellung eines dbt-Projekts in dbt Cloud
- Ausführung von dbt-Befehlen in dbt Cloud
- Zusammenarbeit mit Teammitgliedern an einem dbt-Projekt in dbt Cloud
Arbeiten mit dbt-Modellen
- Verständnis von dbt-Modellen
- Erstellung eines dbt-Modells
- Daten-Transformation mit dbt
- Arbeit mit inkrementellen Modellen in dbt
- Implementierung von Makros und benutzerdefinierten Funktionen in dbt
Verwaltung von dbt-Projekten in dbt Cloud
- Nutzung der dbt Cloud-Oberfläche zur Verwaltung und Bereitstellung von Projekten
- Erstellung von Zeitplänen und Auslösung von dbt-Jobs
- Erstellung und Verwaltung von Umgebungen in dbt Cloud
- Bereitstellung von dbt-Projekten in der Produktionsumgebung
- Konfiguration von Benachrichtigungen und Warnmeldungen
Integration von dbt Cloud mit anderen Tools
- Nutzung von dbt Cloud mit Git und Versionskontrolle
- Integration von dbt Cloud mit weiteren cloudbasierten Daten-Workflow-Tools
Fehlerbehebung und Debugging
- Debugging und Fehlerbehebung bei dbt-Projekten in dbt Cloud
- Nutzung von Logs zur Diagnose von Problemen
- Best Practices für die Wartung von dbt-CLOUD-Projekten
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von Datenmodellierung und SQL
- Erfahrung mit SQL und der Befehlszeile (CLI)
- Programmierkenntnisse in Python
Zielgruppe
- Data Engineers
- Data Analysts
- Data Scientists
21 Stunden
Erfahrungsberichte (3)
Wie man offene Satellitendaten für reale Anwendungen nutzt
Tshering Dorji - Druk Holding and Investments
Kurs - Advanced Geographic Information Systems (GIS)
Maschinelle Übersetzung
Übungen machen
Joe Pang - Lands Department, Hong Kong
Kurs - QGIS for Geographic Information System
Maschinelle Übersetzung
Praktische Beispiele ermöglichten es uns, das Programm wirklich kennenzulernen. Gute Erklärungen und die Integration theoretischer Konzepte sowie deren Bezug zu praktischen Anwendungen wurden sehr geschätzt.
Ian - Archeoworks Inc.
Kurs - ArcGIS Fundamentals
Maschinelle Übersetzung